投資必勝第一課——識人術
投資必勝第一課——識人術
2002.05.01 | 人物

做股票市場投資,最重要的是學習控制風險,每天看新聞報導或耳語消息來投資,絕對不是控制風險,而是人云亦云。任何一個想在市場上成為贏家的人,要有自己獨特的觀察,我自己有六個觀察指標,包括:公司經營團隊、產業地位,核心競爭優勢、未來的潛在機會、財務表現及股東結構,這些面向成為我走第一線報訪,輸少贏多的重要邏輯。
如果以權值來分,經營團隊佔50分,其他部分各佔10分,為什麼經營團隊這麼重要?因為公司是人所經營而來,所有數字都是人所創造。假使經營團隊這一個項目已經可以拿到50分,再去看財務結構等其他指標就會很安心,如果經營團隊只有20分,他的財務結構再好,你也會懷疑。
這一回,我先說如何觀察經營團隊、找出好的投資標的,往後將陸續分析其他幾個指標。
觀察一家公司的經營團隊,有三個面向要注意,分別是策略、願景及企業文化。這三者的差別在於:策略是隨時因應外在變動而做的調整;願景是一家公司所追求的目標,時間也許是3年或5年,是讓員工追尋的目標,而企業文化,是不容改變。像美國最近的安隆事件,是經營者無限制的擴張,追求貪婪,造成一個誇張的企業文化,也因為此,安隆很早就埋葬下他的失敗因子。
觀察經團隊這個指標,最要緊的還是經營者本身。他的重要性在哪裡?我們舉中外幾個例子來看。

**重新定位公司的價值

**1996年德州儀器前任總裁在歐洲旅行時,因心臟病病發過世,當時接任的新CEO才41歲,他一接任後隨即召開全球副總裁級以上的會議。在會議中,新CEO問與會的副總裁,客戶對德州儀器的定位是什麼?有人說德州儀器是半導體公司,也有人說是國防設備公司,還有人認為德州儀器是一家醫療設備廠商,經過討論,最後他把德州儀器定位成DSP(數位訊號處理)公司。
這位CEO為什麼有這個動作?因為德州儀器是一家掛牌公司,掛牌公司的市場價值檢定,就是市值營收比(股票價值×發行股數/營業收入)。前任CEO在位時,德州儀器市值營收比是1:1,新任CEO覺得這對德州儀器是under value(價值低估),所以他在全球會議後,賣掉國防設備部門、醫療設備部門,也幾乎賣掉半導體部門,全力發展DSP。
結果,在2000年市場非常booming時,把德州儀器的市值從1:1拉到14:1,即使現在美國店頭指數從5000點,跌到1800百點,德州儀器的市值營收比還有8:1,這代表著經營者帶頭建立願景,市場也願意認同。
回過頭來探討台灣的兩個例子,一個是反面,一個是正面。
先從反面來看,台灣有一家做主機板的公司,經營團隊大部分持有的股票都用質押方式持有,投資者投資以後,永遠不知道他會賺多少錢給你,只是聽經營者嘴巴講,投資者沒辦法在每個月或每一季瞭解這家公司的財務內容,這樣的CEO是殘缺的。

**相信正直、透明的經營者

**
這樣的情形下,買他,不是投資他,而是在一個風險中追求利潤,你的風險自己沒辦法掌控,雖然他在營業收入方面創造收益,可是你不知道這是正直的心所創造出來的,還是一種作假的收益,沒辦法看的情況下時,這是負面的,不值得信任的。
而另外一家公司,經營者在掛牌後,把周刊專欄停掉,嚴格禁止自己曝光,集全部心力專注在公司經營,不但經營的項目透明,財務狀況也透明。
我再次強調:公司是一個人在經營的東西,所有數字都是人創造的,正直、透明的CEO所帶出來的企業文化不會差太多。這些CEO的共同特質是:他們都很專注於本業的經營,用核心能力去延伸價值,不會做跟他核心能力沒關係的多角化事業,自己的實力有多少就做多少。
為什麼我要到第一線去拜訪公司和這些CEO對談?因為財務報表、技術分析等每一個人都可以學習,只有跟CEO面對面對談,才可以深刻感受這個人。而我所謂的CEO並不是指被聘任的總經理,因為被聘任的人講得再多,都是人家用薪水來請你。我的邏輯只鎖在第一代創業家,我不相信財務數字,我比較相信人跟人相處的特質。
舉幾個我所觀察的小例子。
我曾經拜訪過一位CEO,短短30分鐘內他不斷接電話、批公文,這背後代表老闆授權不足,才會連30分鐘的空檔都撥不出來;我也遇過一位CEO在一小時的訪談內,不但可以談公司策略,也可以跟你談一些風雅,這告訴你這家公司制度很健全;我也曾拜訪一家公司,老闆手上擦著透明指甲油,這告訴你老闆有成就後,卻開始安逸,沒辦法延續原本刻苦耐勞的精神,開始講求形像維護,這在我觀察第一代創業家的邏輯裡,我會打折。

**從小地方觀察經營者的特質

**
除了直接面對經營者外,閱讀公開說明書也是一個可以觀察到經營者特質的方法。
舉例來說,公開說明書裡面有載明經營者的學歷背景,如果一家公司的經營者只是小學畢業,可是團隊裡面沒有去補強學歷比較好的,可能要打點折扣。
公開說明書第一頁的左邊,有這家公司資本的形成過程說明,這也是判斷CEO特質的重要指標。當股本形成來自於現金增資,比例高達70%、80%,這告訴你這家公司一天到晚跟股東拿錢,另外一個是盈餘轉增資,比例如果高達95%,這代表著公司老闆創立過程,他一定是賺多少錢做幾分事情,完全不跟股東拿錢。
一個讓人佩服的CEO,就是華倫.巴菲特講得:「要正直、智慧、活力」,我前面提到的主機板公司老闆,他有活力也有智慧,但是不正直,造成這家公司在投資語言裡,充滿無限風險。所以投資人在看經營團隊時,應該首重經營者的正直與否,才能幫自己控制風險。

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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